「uv」の検索結果

Comprehensive truth scoring, code quality verification, and automatic rollback system with 0.95 accuracy threshold for ensuring high-quality agent outputs and codebase reliability.

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Train and deploy neural networks in distributed E2B sandboxes with Flow Nexus

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Spawn nested sub-agents (agents that spawn sub-agents, up to depth=5) via Claude Code's native Task tool — for context-managed deep delegation

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Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

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Query AgentDB through the controller bridge -- semantic routing, hierarchical recall, causal graphs, context synthesis, pattern store/search

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Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

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Achieve aggressive v3 performance targets: 2.49x-7.47x Flash Attention speedup, 150x-12,500x search improvements, 50-75% memory reduction. Comprehensive benchmarking and optimization suite.

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Create new Claude Code Skills with proper YAML frontmatter, progressive disclosure structure, and complete directory organization. Use when you need to build custom skills for specific workflows, generate skill templates, or understand the Claude Skills specification.

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Advanced GitHub Actions workflow automation with AI swarm coordination, intelligent CI/CD pipelines, and comprehensive repository management

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Advanced Hive Mind collective intelligence system for queen-led multi-agent coordination with consensus mechanisms and persistent memory

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Reconcile the ADR index against a DELETED ADR file or relation line by dropping and rebuilding adr-patterns + adr-edges from scratch (scripts/reindex.mjs). Use when adr-index alone leaves stale rows behind.

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Comprehensive GitHub project management with swarm-coordinated issue tracking, project board automation, and sprint planning

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Implement ReasoningBank adaptive learning with AgentDB's 150x faster vector database. Includes trajectory tracking, verdict judgment, memory distillation, and pattern recognition. Use when building self-learning agents, optimizing decision-making, or implementing experience replay systems.

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Complete security architecture overhaul for claude-flow v3. Addresses critical CVEs (CVE-1, CVE-2, CVE-3) and implements secure-by-default patterns. Use for security-first v3 implementation.

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Comprehensive performance analysis, bottleneck detection, and optimization recommendations for Claude Flow swarms

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Automated coordination, formatting, and learning from Claude Code operations using intelligent hooks with MCP integration. Includes pre/post task hooks, session management, Git integration, memory coordination, and neural pattern training for enhanced development workflows.

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Run an Anthropic Claude Managed Agent — a cloud agent harness (container + filesystem + tools), the cloud counterpart of the local wasm-agent runtime

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MCP server optimization and transport layer enhancement for claude-flow v3. Implements connection pooling, load balancing, tool registry optimization, and performance monitoring for sub-100ms response times.

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Quantum-resistant, self-learning version control for AI agents with ReasoningBank intelligence and multi-agent coordination

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Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows

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Deep agentic-flow@alpha integration implementing ADR-001. Eliminates 10,000+ duplicate lines by building claude-flow as specialized extension rather than parallel implementation.

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Orchestrate multi-agent swarms with agentic-flow for parallel task execution, dynamic topology, and intelligent coordination. Use when scaling beyond single agents, implementing complex workflows, or building distributed AI systems.

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Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

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SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration

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